KDEL Visualization
in Project on Project
Model for relationship between ER Chaperone and KDEL Receptor
ER Chaperone - KDEL Receptor 사이의 관계를 시각화한다.
Purpose
- 세포생물학에서 공부했던 것 중에 인상 깊었던 내용 중 하나가 ER Chaperone과 KDEL Receptor의 interaction이었다.
- 이 interaction으로 파생되는 결과를 시각화를 통해 파악해보고 싶었다.
- 또한 이 시각화 모델을 통해 KDEL amino acid sequence의 존재 의미를 파악할 수 있다.
Implementation
구현한 cellWorld(클래스) 안에는 장소를 3개로 구분하였다.
1) ER (왼쪽)2) 세포질 (ER 경계막과 Golgi 경계막 사이 공간)
3) Golgi (오른쪽)
구현한 cellWorld(클래스)에서 움직일 객체의 종류는 총 5가지이다.
1) ER Chaperones : 아직 가공이 되지 않은 unfolded protein이 folding될 수 있도록 하는 객체
2) Unfolded Proteins : 아직 가공이 되지 않은 protein 객체
3) Other Proteins : 그 외의 protein 객체
4) KDEL Receptors : ER Chaperones을 인지하면 Golgi에서 ER로 이동하는 vesicle이 만들어지도록 하는 객체
5) Other Receptors : Other proteins을 인지하면 ER에서 Golgi로 이동하는 vesicle이 만들어지도록 하는 객체
- matrix (self.__map) 안의 값을 변화시켜 각 객체의 위치를 계속 업데이트 시킨다.
- self.__map[i][j] == 0 : 아무 것도 없음 (white)
- self.__map[i][j] == 1 : ER Chaperone (dark green)
- self.__map[i][j] == 2 : Unfolded Protein (royalblue)
- self.__map[i][j] == 3 : Other Proteins (black)
- self.__map[i][j] == 4 : KDEL Receptor (aquamarine)
- self.__map[i][j] == 5 : Other Receptors (darkgray)
- self.__map[i][j] == 6 : ER에서 Golgi로 이동하고 있는 객체 (red)
- self.__map[i][j] == 7 : Golgi에서 ER로 이동하고 있는 객체 (blue)
- Vesicle의 이동 (6 or 7)
- Receptor가 각자가 인지할 수 있는 객체를 인지하면 vesicle이 형성될 수 있는데 이때 vesicle 안에 들어가 이동할 수 있는 객체는 그 Receptor와 인식된 객체뿐만 아니라 근처에 존재하는 아무 객체나 그 vesicle 안에 들어갈 수 있다.
- 매 턴마다 x축으로 1칸씩 이동한다. (6이면 +1, 7이면 -1)
- vesicle이 막에 도착하면 이동한 receptor는 막에 위치하게 되고 그 외 객체는 막 안쪽 근처에 위치하게 된다.
- ER Chaperones (1)
- 초기화 생성은 모두 ER에서 이뤄지도록 한다. (초기화 했을 때의 위치)
- 초기화 이후부터는 생성되지 않게 설정 (실제로는 생성됨)
- vesicle 안에 담겨 이동하는 상황을 제외하고는 매 turn마다 상하좌우로 랜덤하게 움직인다. (또는 안 움직임)
- 주위에 unfolded protein이 있으면 제거한다.
- Unfolded Proteins (2)
- 초기화 생성은 ER과 Golgi 모두에서 이뤄지도록 한다. (Golgi에 있는 경우는 vesicle에 우연히 담겨져서 온 경우이기 때문에 비율은 ER에서 생성되는게 많도록 한다.)
- ER Chaperone에 의해 제거되어 숫자가 0이 되는 것을 방지하기 위해 ER Chaperone과는 다르게 초기화 이후에도 작은 확률로 ER에서 생성될 수 있도록 한다.
- vesicle 안에 담겨 이동하는 상황을 제외하고는 매 turn마다 상하좌우로 랜덤하게 움직인다. (또는 안 움직임)
- Other Proteins (3)
- 초기화 생성은 ER과 Golgi 모두에서 이뤄지도록 한다.
- vesicle 안에 담겨 이동하는 상황을 제외하고는 매 turn마다 상하좌우로 랜덤하게 움직인다. (또는 안 움직임)
- KDEL Receptors (4)
- 초기화 생성은 Golgi의 경계막에서 이뤄지도록 한다.
- 초기화 이후에도 작은 확률로 ER에서 생성될 수 있도록 한다.
- vesicle 안에 담겨 이동하는 상황을 제외하고는 매 turn마다 상하 중 랜덤하게 ER 또는 Golgi의 경계막에서 움직인다. (또는 안 움직임)
- Golgi 경계막에 위치하고 있을 때 ER Chaperone을 인지하면 자신과 그 Chaperone을 포함하여 그 근처에 존재하는 모든 객체의 행렬에서의 값을 7(blue)로 바꾼다.
- Other Receptors (5)
- 초기화 생성은 ER의 경계막에서 이뤄지도록 한다.
- 초기화 이후에도 작은 확률로 ER에서 생성될 수 있도록 한다.
- vesicle 안에 담겨 이동하는 상황을 제외하고는 매 turn마다 상하 중 랜덤하게 ER 또는 Golgi의 경계막에서 움직인다. (또는 안 움직임)
- ER 경계막에 위치하고 있을 때 other protein을 인지하면 자신과 그 other protein을 포함하여 그 근처에 존재하는 모든 객체의 행렬에서의 값을 6(red)로 바꾼다.
Code
from random import *
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation
import matplotlib.colors as colors
ER_MEMBRANE = 19
GOLGI_MEMBRANE = 80
CHAPERONE_SPEED = 0.7
UNFOLED_PROTEIN_SPEED = 0.3
OTHER_PROTEIN_SPEED = 0.7
MEMBRANE_SPEED = 0.5
UNFOLDED_PROTEIN_GENERATION = 0.3
KDEL_RECEPTOR_GENERATION = 0.002
OTHER_RECEPTOR_GENERATION = 0.1
KDEL_RECEPTOR_AFFINITY = 0.8
class Resident_Soluble_Protein:
def __init__(self, x, y):
self._x = x
self._y = y
def setterXY(self, x, y):
self._x = x
self._y = y
def getterX(self):
return self._x
def getterY(self):
return self._y
def move(self):
while True:
change_X = sample([-1, 1], 1)[0]
change_Y = sample([-1, 1], 1)[0]
if 2 <= self._y + change_Y <= 97:
if (1 <= self._x + change_X < ER_MEMBRANE) or (GOLGI_MEMBRANE < self._x + change_X <= 98):
self._x += change_X
self._y += change_Y
return
class ER_Chaperone(Resident_Soluble_Protein):
pass
class Unfolded_Protein(Resident_Soluble_Protein):
pass
class Other_Protein(Resident_Soluble_Protein):
pass
class Receptor:
def __init__(self, x, y):
self._x = x
self._y = y
def setterXY(self, x, y):
self._x = x
self._y = y
def getterX(self):
return self._x
def getterY(self):
return self._y
def move(self):
while True:
change = sample([-1, 1], 1)[0]
if 2 <= self._y + change <= 97:
self._y += change
return
class KDEL_Receptor(Receptor):
pass
class Other_Receptor(Receptor):
pass
class Cell_World:
def __init__(self, n1, n2, n3, n4, n5):
self.__map = [[0 for i in range(100)] for j in range(100)]
self.er_chaperone = []
self.unfolded_protein = []
self.other_protein = []
self.kdel_receptor = []
self.other_receptor = []
for i in range(n1):
while True:
random_x = randint(1, ER_MEMBRANE - 1)
random_y = randint(2, 97)
if self.__map[random_y][random_x] == 0:
self.__map[random_y][random_x] = 1
self.er_chaperone.append(ER_Chaperone(random_x, random_y))
break
for i in range(n2):
weight = [0.8, 0.2]
while True:
random_x = choices([randint(1, ER_MEMBRANE - 1), randint(GOLGI_MEMBRANE + 1, 98)], weight)[0]
random_y = randint(2, 97)
if self.__map[random_y][random_x] == 0:
self.__map[random_y][random_x] = 2
self.unfolded_protein.append(Unfolded_Protein(random_x, random_y))
break
for i in range(n3):
while True:
random_x = sample([randint(1, ER_MEMBRANE - 1), randint(GOLGI_MEMBRANE + 1, 98)], 1)[0]
random_y = randint(2, 97)
if self.__map[random_y][random_x] == 0:
self.__map[random_y][random_x] = 3
self.other_protein.append(Other_Protein(random_x, random_y))
break
for i in range(n4):
while True:
random_x = GOLGI_MEMBRANE
random_y = randint(2, 97)
if self.__map[random_y][random_x] == 0:
self.__map[random_y][random_x] = 4
self.kdel_receptor.append(KDEL_Receptor(random_x, random_y))
break
for i in range(n5):
while True:
random_x = ER_MEMBRANE
random_y = randint(2, 97)
if self.__map[random_y][random_x] == 0:
self.__map[random_y][random_x] = 5
self.other_receptor.append(Other_Receptor(random_x, random_y))
break
def getterMap(self):
return self.__map
def numUnfolded_Protein(self):
num1 = 0
num2 = 0
for i in range(len(self.unfolded_protein)):
if self.unfolded_protein[i] == None:
continue
else:
if 1 <= self.unfolded_protein[i].getterX() < ER_MEMBRANE:
num1 += 1
elif GOLGI_MEMBRANE < self.unfolded_protein[i].getterX() <= 98:
num2 += 1
return num1, num2
def runWorld(self):
self.unfolded_protein = list(filter(None, self.unfolded_protein))
p = uniform(0.0, 1.0)
if p <= UNFOLDED_PROTEIN_GENERATION:
while True:
random_x = randint(0, ER_MEMBRANE - 1)
random_y = randint(2, 97)
if self.__map[random_y][random_x] == 0:
self.__map[random_y][random_x] = 2
self.unfolded_protein.append(Unfolded_Protein(random_x, random_y))
break
if p <= KDEL_RECEPTOR_GENERATION:
while True:
random_x = ER_MEMBRANE
random_y = randint(2, 97)
if self.__map[random_y][random_x] == 0:
self.__map[random_y][random_x] = 4
self.kdel_receptor.append(KDEL_Receptor(random_x, random_y))
break
if p <= OTHER_RECEPTOR_GENERATION:
while True:
random_x = ER_MEMBRANE
random_y = randint(2, 97)
if self.__map[random_y][random_x] == 0:
self.__map[random_y][random_x] = 5
self.other_receptor.append(Other_Receptor(random_x, random_y))
break
for i in range(len(self.er_chaperone)):
current_Chaperone = self.er_chaperone[i]
current_x = current_Chaperone.getterX()
current_y = current_Chaperone.getterY()
if self.__map[current_y][current_x] == 6:
flag = False
if self.__map[current_y][current_x + 1] != 0:
if self.__map[current_y][current_x + 1] == 7:
current_Chaperone.setterXY(current_x + 3, current_y + 2)
flag = True
else:
continue
if flag == False:
current_Chaperone.setterXY(current_x + 1, current_y)
if current_Chaperone.getterX() == GOLGI_MEMBRANE:
while True:
current_Chaperone.move()
if self.__map[current_Chaperone.getterY()][current_Chaperone.getterX() + 4] == 0:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_Chaperone.getterY()][current_Chaperone.getterX() + 4] = 1
break
else:
current_Chaperone.setterXY(GOLGI_MEMBRANE, current_y)
continue
self.__map[current_Chaperone.getterY()][current_Chaperone.getterX()] = 6
self.__map[current_y][current_x] = 0
continue
elif self.__map[current_y][current_x] == 7:
flag = False
if self.__map[current_y][current_x - 1] != 0:
if self.__map[current_y][current_x - 1] == 6:
current_Chaperone.setterXY(current_x - 3, current_y + 2)
flag = True
else:
continue
if flag == False:
current_Chaperone.setterXY(current_x - 1, current_y)
if current_Chaperone.getterX() == ER_MEMBRANE:
while True:
current_Chaperone.move()
if self.__map[current_Chaperone.getterY()][current_Chaperone.getterX()] == 0:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_Chaperone.getterY()][current_Chaperone.getterX()] = 1
break
else:
current_Chaperone.setterXY(ER_MEMBRANE, current_y)
continue
self.__map[current_Chaperone.getterY()][current_Chaperone.getterX()] = 7
self.__map[current_y][current_x] = 0
continue
factor = uniform(0.0, 1.0)
if factor <= CHAPERONE_SPEED:
current_Chaperone.move()
if self.__map[current_Chaperone.getterY()][current_Chaperone.getterX()] != 0:
current_Chaperone.setterXY(current_x, current_y)
else:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_Chaperone.getterY()][current_Chaperone.getterX()] = 1
direction = [(-1, 0), (0, -1), (1, 0), (0, 1)]
for j in range(4):
search_locationX = current_Chaperone.getterX() + direction[j][0]
search_locationY = current_Chaperone.getterY() + direction[j][1]
if search_locationX == ER_MEMBRANE or search_locationX == GOLGI_MEMBRANE:
continue
elif search_locationY < 0 or search_locationY > 99:
continue
if self.__map[search_locationY][search_locationX] == 2:
self.__map[current_Chaperone.getterY()][current_Chaperone.getterX()] = 0
current_Chaperone.setterXY(search_locationX, search_locationY)
self.__map[current_Chaperone.getterY()][current_Chaperone.getterX()] = 1
break
for i in range(len(self.unfolded_protein)):
current_unfolded_protein = self.unfolded_protein[i]
current_x = current_unfolded_protein.getterX()
current_y = current_unfolded_protein.getterY()
if self.__map[current_y][current_x] == 1:
self.unfolded_protein[i] = None
del current_unfolded_protein
continue
if self.__map[current_y][current_x] == 6:
flag = False
if self.__map[current_y][current_x + 1] != 0:
if self.__map[current_y][current_x + 1] == 7:
current_unfolded_protein.setterXY(current_x + 3, current_y + 2)
flag = True
else:
continue
if flag == False:
current_unfolded_protein.setterXY(current_x + 1, current_y)
if current_unfolded_protein.getterX() == GOLGI_MEMBRANE:
while True:
current_unfolded_protein.move()
if self.__map[current_unfolded_protein.getterY()][current_unfolded_protein.getterX()] == 0:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_unfolded_protein.getterY()][current_unfolded_protein.getterX()] = 2
break
else:
current_unfolded_protein.setterXY(GOLGI_MEMBRANE, current_y)
continue
self.__map[current_unfolded_protein.getterY()][current_unfolded_protein.getterX()] = 6
self.__map[current_y][current_x] = 0
continue
elif self.__map[current_y][current_x] == 7:
flag = False
if self.__map[current_y][current_x - 1] != 0:
if self.__map[current_y][current_x - 1] == 6:
current_unfolded_protein.setterXY(current_x - 3, current_y + 2)
flag = True
else:
continue
if flag == False:
current_unfolded_protein.setterXY(current_x - 1, current_y)
if current_unfolded_protein.getterX() == ER_MEMBRANE:
while True:
current_unfolded_protein.move()
if self.__map[current_unfolded_protein.getterY()][current_unfolded_protein.getterX()] == 0:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_unfolded_protein.getterY()][current_unfolded_protein.getterX()] = 2
break
else:
current_unfolded_protein.setterXY(ER_MEMBRANE, current_y)
continue
self.__map[current_unfolded_protein.getterY()][current_unfolded_protein.getterX()] = 7
self.__map[current_y][current_x] = 0
continue
factor = uniform(0.0, 1.0)
if factor <= UNFOLED_PROTEIN_SPEED:
current_unfolded_protein.move()
if self.__map[current_unfolded_protein.getterY()][current_unfolded_protein.getterX()] != 0:
current_unfolded_protein.setterXY(current_x, current_y)
else:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_unfolded_protein.getterY()][current_unfolded_protein.getterX()] = 2
for i in range(len(self.other_protein)):
current_other_protein = self.other_protein[i]
current_x = current_other_protein.getterX()
current_y = current_other_protein.getterY()
if self.__map[current_y][current_x] == 6:
flag = False
if self.__map[current_y][current_x + 1] != 0:
if self.__map[current_y][current_x + 1] == 7:
current_other_protein.setterXY(current_x + 3, current_y + 2)
flag = True
else:
continue
if flag == False:
current_other_protein.setterXY(current_x + 1, current_y)
if current_other_protein.getterX() == GOLGI_MEMBRANE:
while True:
current_other_protein.move()
if self.__map[current_other_protein.getterY()][current_other_protein.getterX()] == 0:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_other_protein.getterY()][current_other_protein.getterX()] = 3
break
else:
current_other_protein.setterXY(GOLGI_MEMBRANE, current_y)
continue
self.__map[current_other_protein.getterY()][current_other_protein.getterX()] = 6
self.__map[current_y][current_x] = 0
continue
elif self.__map[current_y][current_x] == 7:
flag = False
if self.__map[current_y][current_x - 1] != 0:
if self.__map[current_y][current_x - 1] == 6:
current_other_protein.setterXY(current_x - 3, current_y + 2)
flag = True
else:
continue
if flag == False:
current_other_protein.setterXY(current_x - 1, current_y)
if current_other_protein.getterX() == ER_MEMBRANE:
while True:
current_other_protein.move()
if self.__map[current_other_protein.getterY()][current_other_protein.getterX() + 4] == 0:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_other_protein.getterY()][current_other_protein.getterX() + 4] = 3
break
else:
current_other_protein.setterXY(ER_MEMBRANE, current_y)
continue
self.__map[current_other_protein.getterY()][current_other_protein.getterX()] = 7
self.__map[current_y][current_x] = 0
continue
factor = uniform(0.0, 1.0)
if factor <= OTHER_PROTEIN_SPEED:
current_other_protein.move()
if self.__map[current_other_protein.getterY()][current_other_protein.getterX()] != 0:
current_other_protein.setterXY(current_x, current_y)
else:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_other_protein.getterY()][current_other_protein.getterX()] = 3
for i in range(len(self.kdel_receptor)):
current_kdel_receptor = self.kdel_receptor[i]
current_x = current_kdel_receptor.getterX()
current_y = current_kdel_receptor.getterY()
if self.__map[current_y][current_x] == 6:
flag = False
if self.__map[current_y][current_x + 1] != 0:
if self.__map[current_y][current_x + 1] == 7:
current_kdel_receptor.setterXY(current_x + 3, current_y + 2)
flag = True
else:
continue
if flag == False:
current_kdel_receptor.setterXY(current_x + 1, current_y)
if current_kdel_receptor.getterX() == GOLGI_MEMBRANE:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_y][current_kdel_receptor.getterX()] = 4
continue
self.__map[current_kdel_receptor.getterY()][current_kdel_receptor.getterX()] = 6
self.__map[current_y][current_x] = 0
continue
elif self.__map[current_y][current_x] == 7:
flag = False
if self.__map[current_y][current_x - 1] != 0:
if self.__map[current_y][current_x - 1] == 6:
current_kdel_receptor.setterXY(current_x-3, current_y + 2)
flag = True
else:
continue
if flag == False:
current_kdel_receptor.setterXY(current_x - 1, current_y)
if current_kdel_receptor.getterX() == ER_MEMBRANE:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_y][current_kdel_receptor.getterX()] = 4
continue
self.__map[current_kdel_receptor.getterY()][current_kdel_receptor.getterX()] = 7
self.__map[current_y][current_x] = 0
continue
factor = uniform(0.0, 1.0)
if factor <= MEMBRANE_SPEED:
current_kdel_receptor.move()
if self.__map[current_kdel_receptor.getterY()][current_kdel_receptor.getterX()] != 0:
current_kdel_receptor.setterXY(current_x, current_y)
else:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_kdel_receptor.getterY()][current_kdel_receptor.getterX()] = 4
if current_kdel_receptor.getterX() == GOLGI_MEMBRANE:
p = uniform(0.0, 1.0)
if self.__map[current_kdel_receptor.getterY()][GOLGI_MEMBRANE + 1] == 1 and p <= KDEL_RECEPTOR_AFFINITY:
self.__map[current_kdel_receptor.getterY()][GOLGI_MEMBRANE] = 7
self.__map[current_kdel_receptor.getterY()][GOLGI_MEMBRANE + 1] = 7
direction = [(0, -1), (0, 1), (1, -1), (1, 1)]
for j in range(len(direction)):
search_locationX = current_kdel_receptor.getterX() + direction[j][0]
search_locationY = current_kdel_receptor.getterY() + direction[j][1]
if self.__map[search_locationY][search_locationX] != 0:
self.__map[search_locationY][search_locationX] = 7
for i in range(len(self.other_receptor)):
current_other_receptor = self.other_receptor[i]
current_x = current_other_receptor.getterX()
current_y = current_other_receptor.getterY()
if self.__map[current_y][current_x] == 6:
flag = False
if self.__map[current_y][current_x + 1] != 0:
if self.__map[current_y][current_x + 1] == 7:
current_other_receptor.setterXY(current_x + 3, current_y + 2)
flag = True
else:
continue
if flag == False:
current_other_receptor.setterXY(current_x + 1, current_y)
if current_other_receptor.getterX() == GOLGI_MEMBRANE:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_y][current_other_receptor.getterX()] = 5
continue
self.__map[current_other_receptor.getterY()][current_other_receptor.getterX()] = 6
self.__map[current_y][current_x] = 0
continue
elif self.__map[current_y][current_x] == 7:
flag = False
if self.__map[current_y][current_x - 1] != 0:
if self.__map[current_y][current_x - 1] == 6:
current_other_receptor.setterXY(current_x-3, current_y + 2)
flag = True
else:
continue
if flag == False:
current_other_receptor.setterXY(current_x - 1, current_y)
if current_other_receptor.getterX() == ER_MEMBRANE:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_y][current_other_receptor.getterX()] = 5
continue
self.__map[current_other_receptor.getterY()][current_other_receptor.getterX()] = 7
self.__map[current_y][current_x] = 0
continue
factor = uniform(0.0, 1.0)
if factor <= MEMBRANE_SPEED:
current_other_receptor.move()
if self.__map[current_other_receptor.getterY()][current_other_receptor.getterX()] != 0:
current_other_receptor.setterXY(current_x, current_y)
else:
self.__map[current_y][current_x] = 0
self.__map[current_other_receptor.getterY()][current_other_receptor.getterX()] = 5
if current_other_receptor.getterX() == ER_MEMBRANE:
if self.__map[current_other_receptor.getterY()][ER_MEMBRANE - 1] == 3:
self.__map[current_other_receptor.getterY()][ER_MEMBRANE] = 6
self.__map[current_other_receptor.getterY()][ER_MEMBRANE - 1] = 6
direction = [(0, -1), (0, 1), (-1, -1), (-1, 1)]
for j in range(len(direction)):
search_locationX = current_other_receptor.getterX() + direction[j][0]
search_locationY = current_other_receptor.getterY() + direction[j][1]
if self.__map[search_locationY][search_locationX] != 0:
self.__map[search_locationY][search_locationX] = 6
def onClick(event):
global pause
pause ^= True
anim.event_source.stop()
def update(i):
print(miniCellWorld.numUnfolded_Protein())
miniCellWorld.runWorld()
matrix = np.matrix(miniCellWorld.getterMap())
ax.cla()
im = ax.matshow(matrix, cmap = cmap, norm = norm)
plt.vlines(ER_MEMBRANE, 0, 99, color='black', linestyle='solid', linewidth=0.5)
plt.vlines(GOLGI_MEMBRANE, 0, 99, color='black', linestyle='solid', linewidth=0.5)
fig.tight_layout()
return [im]
n1, n2, n3, n4, n5 = map(int, input().split())
pause = False
miniCellWorld = Cell_World(n1, n2, n3, n4, n5)
matrix = np.matrix(miniCellWorld.getterMap())
fig, ax = plt.subplots()
y = np.arange(0, 99)
plt.vlines(ER_MEMBRANE, 0, 99, color='black', linestyle='solid', linewidth=0.5)
plt.vlines(GOLGI_MEMBRANE, 0, 99, color='black', linestyle='solid', linewidth=0.5)
fig.set_figheight(5)
fig.set_figwidth(5)
fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onClick)
fig.tight_layout()
cmap = colors.ListedColormap(['white', 'darkgreen', 'royalblue', 'black', 'aquamarine', 'darkgray', 'red', 'blue'])
norm = colors.BoundaryNorm(np.arange(len(matrix) + 1) - 0.5, len(matrix))
im = ax.matshow(matrix, cmap = cmap, norm = norm)
anim = animation.FuncAnimation(fig, update)
plt.show()
Result
ER Chaperone : 100개, Unfolded Proteins : 200개, Other Proteins : 70개, KDEL Receptors : 20개, Other Receptors : 10개로 입력하고 실행하였다.
- Other Receptors가 other proteins을 인지하여 발생한 vesicles이 Golgi로 이동하고 있는 모습이다.
- (a, b) : a는 ER에서의 unfolded protein 개수, b는 Golgi에서의 unfolded protein 개수이다.
- 처음 초기화했을 때 a가 b보다 훨씬 많았음에도 ER에는 Chaperone이 많기 때문에 a의 값은 금방 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
- b의 값은 혹여나 vesicle에 우연히 담겨져 Golgi로 이동했을 가능성을 고려한 것이다.
b의 값이 감소하고 있는 것을 통해 Other Receptors에 의해 만들어진 vesicle 안에 우연히 담겨져 Golgi로 이동한 ER Chaperone이 Golgi에 있는 unfolded protein을 제거하고 있는 것을 확인할 수 있다.
- KDEL Receptors가 ER Chaperones을 인지하여 발생한 vesicles이 ER로 이동하고 있는 모습이다.
Conclusion
- Unfolded proteins은 ER Chaperones에 의해 folding이 되어야 하는 객체이다.
- 보통의 경우라면 ER에서 folding이 이루어진다.
- 하지만 ER에서 만들어진 vesicle에 우연히 unfolded proteins이 담겨 Golgi로 이동하게 될 수 있다.
- 다행히 ER Chaperones의 경우에도 우연히 vesicle에 담겨져 Golgi로 이동할 수 있다.
- 따라서 Golgi로 탈출한 unfolded proteins을 ER Chaperones이 잡을 수 있게 되는 것이다.
- Golgi로 이동한 ER Chaperones는 다시 ER로 복귀해야 한다.
- 복귀를 위해 있는 것이 KDEL Receptors인 것이다.
Limitation
각 객체의 생리적 활성, 생성, 움직임 등의 특징들을 생물학 이론에 근거해 최대한 반영하려고 하였지만 일부는 프로그래머가 임의로 확률을 정해서 하였기 때문에 정확성이 떨어진다.
객체가 움직일 때 랜덤하게 상하(좌우)로 움직이기 때문에 드라마틱하게 이동하지 못하고 주위에서 맴돌 때가 많다. (그래서 ER Chaperone이 Golgi에 도착하자마자 바로 ER로 가는 vesicle에 담기는 것을 막기 위해 도착하면 막에서 조금 떨어진 곳에 위치 시키기도 하였다.)
도착한 막에 객체들이 많아 빈틈이 안 생기면 vesicle에 담겨 있는 객체가 들어가지 못하고 틈이 생길 때까지 기다리는 현상이 발생함.